ML之R：通过数据预处理(缺失值/异常值/特殊值的处理/长尾转正态分布/目标log变换/柱形图-箱形图-小提琴图可视化/构造特征/特征筛选)利用算法实现二手汽车产品交易价格回归预测之详细攻略

本文主要是介绍ML之R：通过数据预处理(缺失值/异常值/特殊值的处理/长尾转正态分布/目标log变换/柱形图-箱形图-小提琴图可视化/构造特征/特征筛选)利用算法实现二手汽车产品交易价格回归预测之详细攻略，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

ML之R：通过数据预处理(缺失值/异常值/特殊值的处理/长尾转正态分布/目标log变换/柱形图-箱形图-小提琴图可视化/构造特征/特征筛选)利用算法实现二手汽车产品交易价格回归预测之详细攻略

二手汽车产品交易价格预测

赛题背景

字段说明

通过数据预处理利用LightGBM算法实现二手汽车产品交易价格回归预测

# 一、定义数据集

# 1.1、载入训练集和测试集

# 1.2、简略观察数据

# 1.3、分离特征与标签

# 1.4、合并训练集、测试集(标记数据来源)：以便同步各种操作(特征处理、构造特征等)

# 1.5、划分特征类型

# B1.7、纠正字段数据类型

# B1.8、纠正后重新统计

# T1.1、统计每个【类别型】特征的子分类

# T1.2、统计每个【类别型】特征的多样性

# 二、特征工程/数据集预处理

# 2.1、缺失值分析与处理

# 2.1.1、缺失值统计分析

# T1、所有特征样本个数(非空数值)柱状图可视化

# T2、仅缺失值的特征空值占比柱状图可视化

# 2.1.2、缺失值填充处理

# T1、两大类型数据缺失值填充

# 2.2、异常值分析与处理

# 2.2.2、异常值的处理

# T2、基于3-Sigma标准差的删除异常样本点+箱线图对比可视化

# T3、对异常值执行截断处理：只针对异常值，截断阈值要具体看分布

# 2.3、特殊值的分析与处理

# T1、将某字段的特殊字符替换填充

# 2.4、特殊字段的分析与处理

# 2.4.1、寻找严重失衡/倾斜分布的字段

# 2.5、变量分布的分析与处理

# 2.5.1、统计并可视化所有变量的偏态skew、峰态kurt

# 2.5.2、【数字型】特征的长尾分布转为正态分布

# 2.6、目标变量的分析与处理

# 2.6.1、查看目标变量的分布

# 2.6.2、计算目标变量的skew、kurt

# 2.6.3、目标变量分布log变换

# 2.7、【类别型】特征分析

# 2.7.1、各个特征的丰富度统计及其可视化

# 2.7.2、各个特征的与目标变量的柱形图/箱形图/小提琴图可视化

# 2.8、【数字型】特征分析与处理

# 2.8.1、【数字型】特征分布性可视化

# 2.8.2、【数字型】特征相关性分析

# T1、【数字型】特征间的PCC热图可视化

# T3、【数字型】特征间的散点图可视化

# 2.9、构造特征

# 2.10、数据规范化

# 2.11、定义入模特征

# 2.11.1、删除特征

# 2.11.2、特征筛选

# T2、包裹式wrapper

# T3、嵌入式Embedded(最常用)

# 2.12、导出入模数据集

三、模型训练与验证

ML之R：通过数据预处理利用LiR/XGBoost等(特征重要性/交叉训练曲线可视化/线性和非线性算法对比/三种模型调参/三种模型融合)实现二手汽车产品交易价格回归预测之详细攻略

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二手汽车产品交易价格预测

官网地址：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测_学习赛_赛题与数据_天池大赛-阿里云天池

赛题背景

赛题以二手车市场为背景，要求选手预测二手汽车的交易价格。

字段说明

该数据来自某交易平台的二手车交易记录，总数据量超过40w，包含31列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集A，5万条作为测试集B，同时会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏。

Field	Description
SaleID	交易ID，唯一编码
name	汽车交易名称，已脱敏汽车编码
regDate	汽车注册日期，例如20160101，2016年01月01日
model	车型编码，已脱敏
brand	汽车品牌，已脱敏
bodyType	车身类型：豪华轿车：0，微型车：1，厢型车：2，大巴车：3，敞篷车：4，双门汽车：5，商务车：6，搅拌车：7
fuelType	燃油类型：汽油：0，柴油：1，液化石油气：2，天然气：3，混合动力：4，其他：5，电动：6
gearbox	变速箱：手动：0，自动：1
power	发动机功率：范围 [ 0, 600 ]
kilometer	汽车已行驶公里，单位万km
notRepairedDamage	汽车有尚未修复的损坏：是：0，否：1
regionCode	地区编码，已脱敏
seller	销售方：个体：0，非个体：1
offerType	报价类型：提供：0，请求：1
creatDate	汽车上线时间，即开始售卖时间
price	二手车交易价格（预测目标）
v系列特征	匿名特征，包含v0-14在内15个匿名特征

通过数据预处理利用LightGBM算法实现二手汽车产品交易价格回归预测

# 一、定义数据集

# 1.1、载入训练集和测试集

SaleID	name	regDate	model	brand	bodyType	fuelType	gearbox	power	kilometer	notRepairedDamage	regionCode	seller	offerType	creatDate	price	v_0	v_1	v_2	v_3	v_4	v_5	v_6	v_7	v_8	v_9	v_10	v_11	v_12	v_13	v_14
0	736	20040402	30	6	1	0	0	60	12.5	0	1046	0	0	20160404	1850	43.35779631	3.966344166	0.050257094	2.159744094	1.143786187	0.235675907	0.101988241	0.129548661	0.022816367	0.097461829	-2.881803239	2.804096771	-2.420820793	0.795291943	0.9147625
1	2262	20030301	40	1	2	0	0	0	15	-	4366	0	0	20160309	3600	45.30527302	5.236111898	0.137925324	1.38065746	-1.422164921	0.264777256	0.121003594	0.135730707	0.026597448	0.020581663	-4.900481882	2.096337644	-1.030482837	-1.722673775	0.245522411
2	14874	20040403	115	15	1	0	0	163	12.5	0	2806	0	0	20160402	6222	45.97835906	4.823792215	1.319524152	-0.998467274	-0.996911035	0.251410148	0.114912277	0.165147493	0.062172837	0.027074824	-4.84674926	1.803558941	1.565329625	-0.832687327	-0.229962856
3	71865	19960908	109	10	0	0	1	193	15	0	434	0	0	20160312	2400	45.6874782	4.492574134	-0.050615843	0.883599671	-2.228078725	0.274293171	0.110300085	0.121963746	0.033394547	0	-4.509598824	1.285939744	-0.501867908	-2.438352737	-0.478699379
4	111080	20120103	110	5	1	0	0	68	5	0	6977	0	0	20160313	5200	44.38351084	2.031433258	0.572168948	-1.571239028	2.246088325	0.228035622	0.073205054	0.091880479	0.078819385	0.121534241	-1.896240279	0.910783134	0.931109559	2.83451782	1.923481963

# 1.2、简略观察数据

RangeIndex: 150000 entries, 0 to 149999
Data columns (total 31 columns):#   Column             Non-Null Count   Dtype  
---  ------             --------------   -----  0   SaleID             150000 non-null  int64  1   name               150000 non-null  int64  2   regDate            150000 non-null  int64  3   model              149999 non-null  float644   brand              150000 non-null  int64  5   bodyType           145494 non-null  float646   fuelType           141320 non-null  float647   gearbox            144019 non-null  float648   power              150000 non-null  int64  9   kilometer          150000 non-null  float6410  notRepairedDamage  150000 non-null  object 11  regionCode         150000 non-null  int64  12  seller             150000 non-null  int64  13  offerType          150000 non-null  int64  14  creatDate          150000 non-null  int64  15  price              150000 non-null  int64  16  v_0                150000 non-null  float6417  v_1                150000 non-null  float6418  v_2                150000 non-null  float6419  v_3                150000 non-null  float6420  v_4                150000 non-null  float6421  v_5                150000 non-null  float6422  v_6                150000 non-null  float6423  v_7                150000 non-null  float6424  v_8                150000 non-null  float6425  v_9                150000 non-null  float6426  v_10               150000 non-null  float6427  v_11               150000 non-null  float6428  v_12               150000 non-null  float6429  v_13               150000 non-null  float6430  v_14               150000 non-null  float64
dtypes: float64(20), int64(10), object(1)
memory usage: 35.5+ MB
used_car.info： None
used_car.shape：     (150000, 31) 31 150000
used_car.columns： Index(['SaleID', 'name', 'regDate', 'model', 'brand', 'bodyType', 'fuelType','gearbox', 'power', 'kilometer', 'notRepairedDamage', 'regionCode','seller', 'offerType', 'creatDate', 'price', 'v_0', 'v_1', 'v_2', 'v_3','v_4', 'v_5', 'v_6', 'v_7', 'v_8', 'v_9', 'v_10', 'v_11', 'v_12','v_13', 'v_14'],dtype='object')
used_car.dtypes：   float64    20
int64      10
object      1
dtype: int64
used_car.head： SaleID    name   regDate  model  ...      v_11      v_12      v_13      v_14
0            0     736  20040402   30.0  ...  2.804097 -2.420821  0.795292  0.914762
1            1    2262  20030301   40.0  ...  2.096338 -1.030483 -1.722674  0.245522
2            2   14874  20040403  115.0  ...  1.803559  1.565330 -0.832687 -0.229963
3            3   71865  19960908  109.0  ...  1.285940 -0.501868 -2.438353 -0.478699
4            4  111080  20120103  110.0  ...  0.910783  0.931110  2.834518  1.923482
149995  149995  163978  20000607  121.0  ... -2.983973  0.589167 -1.304370 -0.302592
149996  149996  184535  20091102  116.0  ... -2.774615  2.553994  0.924196 -0.272160
149997  149997  147587  20101003   60.0  ... -1.630677  2.290197  1.891922  0.414931
149998  149998   45907  20060312   34.0  ... -2.633719  1.414937  0.431981 -1.659014
149999  149999  177672  19990204   19.0  ... -3.179913  0.031724 -1.483350 -0.342674[10 rows x 31 columns]

	SaleID	name	regDate	model	brand	bodyType	fuelType	gearbox	power	kilometer	regionCode	seller	offerType	creatDate	price	v_0	v_1	v_2	v_3	v_4	v_5	v_6	v_7	v_8	v_9	v_10	v_11	v_12	v_13	v_14
count	150000	150000	150000	149999	150000	145494	141320	144019	150000	150000	150000	150000	150000	150000	150000	150000	150000	150000	150000	150000	150000	150000	150000	150000	150000	150000	150000	150000	150000	150000
mean	74999.5	68349.17287	20034170.51	47.12902086	8.052733333	1.792369445	0.375842061	0.224942542	119.3165467	12.59716	2583.077267	6.67E-06	0	20160330.79	5923.327333	44.40626753	-0.044809123	0.080765058	0.078833423	0.017874615	0.248203528	0.044923004	0.124692461	0.058143855	0.061995895	-0.001000239	0.009034543	0.004812595	0.000312612	-0.000688231
std	43301.41453	61103.87509	53649.87926	49.53603965	7.864956341	1.760639503	0.548676623	0.417545932	177.1684192	3.919575532	1885.363218	0.002581989	0	106.7328088	7501.998477	2.457547906	3.641893018	2.929617945	2.026514036	1.193661387	0.045803971	0.051742787	0.20140953	0.029185756	0.035691979	3.772386394	3.286071221	2.517477676	1.288987639	1.038685151
min	0	0	19910001	0	0	0	0	0	0	0.5	0	0	0	20150618	11	30.45197649	-4.295588903	-4.47067143	-7.275036707	-4.364565242	0	0	0	0	0	-9.16819241	-5.558206704	-9.639552114	-4.153898796	-6.546555965
25%	37499.75	11156	19990912	10	1	0	0	0	75	12.5	1018	0	0	20160313	1300	43.13579888	-3.192349286	-0.9706712	-1.462580044	-0.921191484	0.243615353	3.81E-05	0.062473533	0.035333687	0.033930177	-3.72230288	-1.951543007	-1.871845761	-1.057788984	-0.437033668
50%	74999.5	51638	20030912	30	6	1	0	0	110	15	2196	0	0	20160321	3250	44.61026572	-3.052671416	-0.38294689	0.099721985	-0.075910429	0.257797966	0.000812059	0.095865898	0.057013598	0.058483667	1.624076331	-0.358052697	-0.130753318	-0.036244604	0.141245993
75%	112499.25	118841.25	20071109	66	13	3	1	0	150	15	3843	0	0	20160329	7700	46.0047209	4.000669795	0.241334852	1.565838202	0.868758435	0.265297259	0.102009298	0.125242945	0.079381571	0.087490548	2.844356776	1.255021657	1.776932949	0.942813083	0.680378075
max	149999	196812	20151212	247	39	7	6	1	19312	15	8120	1	0	20160407	99999	52.30417826	7.320308375	19.0354965	9.854701534	6.82935164	0.291838113	0.151419596	1.404936375	0.160790985	0.222787488	12.35701062	18.81904247	13.84779152	11.14766861	8.658417877

# 1.3、分离特征与标签

# 1.4、合并训练集、测试集(标记数据来源)：以便同步各种操作(特征处理、构造特征等)

# 1.5、划分特征类型

float64 20 ['model', 'bodyType', 'fuelType', 'gearbox', 'kilometer', 'v_0', 'v_1', 'v_2', 'v_3', 'v_4', 'v_5', 'v_6', 'v_7', 'v_8', 'v_9', 'v_10', 'v_11', 'v_12', 'v_13', 'v_14']
int32 0 []
int64 10 ['SaleID', 'name', 'regDate', 'brand', 'power', 'regionCode', 'seller', 'offerType', 'creatDate', 'price']
object_category_bool 1 ['notRepairedDamage']
others 0 []

# B1.7、纠正字段数据类型

# B1.8、纠正后重新统计

# T1.1、统计每个【类别型】特征的子分类

字段回归正确数据类型：#   Column             Non-Null Count   Dtype  
---  ------             --------------   -----  0   SaleID             150000 non-null  int64  1   name               150000 non-null  int64  2   regDate            150000 non-null  int64  3   model              149999 non-null  object 4   brand              150000 non-null  object 5   bodyType           145494 non-null  object 6   fuelType           141320 non-null  object 7   gearbox            144019 non-null  object 8   power              150000 non-null  int64  9   kilometer          150000 non-null  float6410  notRepairedDamage  150000 non-null  object 11  regionCode         150000 non-null  int64  12  seller             150000 non-null  int64  13  offerType          150000 non-null  int64  14  creatDate          150000 non-null  int64  15  price              150000 non-null  int64  16  v_0                150000 non-null  float6417  v_1                150000 non-null  float6418  v_2                150000 non-null  float6419  v_3                150000 non-null  float6420  v_4                150000 non-null  float6421  v_5                150000 non-null  float6422  v_6                150000 non-null  float6423  v_7                150000 non-null  float6424  v_8                150000 non-null  float6425  v_9                150000 non-null  float6426  v_10               150000 non-null  float6427  v_11               150000 non-null  float6428  v_12               150000 non-null  float6429  v_13               150000 non-null  float6430  v_14               150000 non-null  float64
dtypes: float64(16), int64(9), object(6)
memory usage: 35.5+ MB

# T1.2、统计每个【类别型】特征的多样性

model	counts	brand	counts	bodyType	counts	fuelType	counts	gearbox	counts	notRepairedDamage	counts
0	11762	0	31480	0	41420	0	91656	0	111623	0.0	111361
19	9573	4	16737	1	35272	1	46991	1	32396	-	24324
4	8445	14	16089	2	30324	2	2212	null	5981	1.0	14315
1	6038	10	14249	3	13491	3	262			null	0
29	5186	1	13794	4	9609	4	118
48	5052	6	10217	5	7607	5	45
40	4502	9	7306	6	6482	6	36
26	4496	5	4665	7	1289	null	8680
8	4391	13	3817	null	4506
31	3827	11	2945
13	3762	3	2461
17	3121	7	2361
65	2730	16	2223
49	2608	8	2077
46	2454	25	2064
30	2342	27	2053
44	2195	21	1547
5	2063	15	1458
10	2004	19	1388
21	1872	20	1236
73	1789	12	1109
11	1775	22	1085
23	1696	26	966
22	1524	30	940
69	1522	17	913
63	1469	24	772
7	1460	28	649
16	1349	32	592
88	1309	29	406
66	1250	37	333
60	1177	2	321
67	1084	31	318
41	1078	18	316
104	1020	36	228
87	965	34	227
115	927	33	218
3	920	23	186
121	811	35	180
32	705	38	65
77	675	39	9
98	662	null	0
247	1
null	1

# 二、特征工程/数据集预处理

# 2.1、缺失值分析与处理

# 2.1.1、缺失值统计分析

# T1、所有特征样本个数(非空数值)柱状图可视化

# T2、仅缺失值的特征空值占比柱状图可视化

{'fuelType': 0.057866666666666663, 'gearbox': 0.03987333333333333, 'bodyType': 0.03004, 'model': 6.666666666666667e-06}

# 2.1.2、缺失值填充处理

# T1、两大类型数据缺失值填充

-------------------before fillna:
SaleID 0
name 0
regDate 0
model 1
brand 0
bodyType 4506
fuelType 8680
gearbox 5981
power 0
kilometer 0
notRepairedDamage 0
regionCode 0
seller 0
offerType 0
creatDate 0
price 0
v_0 0
v_1 0
v_2 0
v_3 0
v_4 0
v_5 0
v_6 0
v_7 0
v_8 0
v_9 0
v_10 0
v_11 0
v_12 0
v_13 0
v_14 0
dtype: int64

-------------------after fillna:
SaleID 0
name 0
regDate 0
model 0
brand 0
bodyType 0
fuelType 0
gearbox 0
power 0
kilometer 0
notRepairedDamage 0
regionCode 0
seller 0
offerType 0
creatDate 0
price 0
v_0 0
v_1 0
v_2 0
v_3 0
v_4 0
v_5 0
v_6 0
v_7 0
v_8 0
v_9 0
v_10 0
v_11 0
v_12 0
v_13 0
v_14 0
dtype: int64

# 2.2、异常值分析与处理

# 2.2.2、异常值的处理

# T2、基于3-Sigma标准差的删除异常样本点+箱线图对比可视化

3-Sigma，Delete number is: 963
Now column number is: 149037
outliers_low: Description of data less than the lower bound is:
count    0.0
mean     NaN
std      NaN
min      NaN
25%      NaN
50%      NaN
75%      NaN
max      NaN
Name: power, dtype: float64
outliers_up: Description of data larger than the upper bound is:
count      963.000000
mean       846.836968
std       1929.418081
min        376.000000
25%        400.000000
50%        436.000000
75%        514.000000
max      19312.000000
Name: power, dtype: float64

# T3、对异常值执行截断处理：只针对异常值，截断阈值要具体看分布

# 2.3、特殊值的分析与处理

# T1、将某字段的特殊字符替换填充

df_train:0.0    135685
1.0     14315
Name: notRepairedDamage, dtype: int64

# 2.4、特殊字段的分析与处理

# 2.4.1、寻找严重失衡/倾斜分布的字段

seller 0    149999
1         1
Name: seller, dtype: int64
offerType 0    150000
Name: offerType, dtype: int64

# 2.5、变量分布的分析与处理

# 2.5.1、统计并可视化所有变量的偏态skew、峰态kurt

# 2.5.2、【数字型】特征的长尾分布转为正态分布

# 2.6、目标变量的分析与处理

# 2.6.1、查看目标变量的分布

# 2.6.2、计算目标变量的skew、kurt

price Skewness:  3.3464867626369608
price Kurtosis:  18.995183355632562

# 2.6.3、目标变量分布log变换

# 2.7、【类别型】特征分析

# 2.7.1、各个特征的丰富度统计及其可视化

# 2.7.2、各个特征的与目标变量的柱形图/箱形图/小提琴图可视化

# 2.8、【数字型】特征分析与处理

# 2.8.1、【数字型】特征分布性可视化

# 2.8.2、【数字型】特征相关性分析

# T1、【数字型】特征间的PCC热图可视化

corr sort_values price         1.000000
v_12          0.692823
v_8           0.685798
v_0           0.628397
regDate       0.611959
power         0.219834
v_5           0.164317
v_2           0.085322
v_6           0.068970
v_1           0.060914
v_14          0.035911
regionCode    0.014036
creatDate     0.002955
name          0.002030
SaleID       -0.001043
seller       -0.002004
v_13         -0.013993
brand        -0.043799
v_7          -0.053024
v_4          -0.147085
v_9          -0.206205
v_10         -0.246175
v_11         -0.275320
kilometer    -0.440519
v_3          -0.730946
offerType          NaN
Name: price, dtype: float64

# T3、【数字型】特征间的散点图可视化

# 2.9、构造特征

Int64Index: 150000 entries, 0 to 149999
Data columns (total 41 columns):#   Column                  Non-Null Count   Dtype  
---  ------                  --------------   -----  0   SaleID                  150000 non-null  float641   name                    150000 non-null  float642   regDate                 150000 non-null  float643   model                   150000 non-null  int32  4   brand                   150000 non-null  float645   bodyType                150000 non-null  int32  6   fuelType                150000 non-null  int32  7   gearbox                 150000 non-null  int32  8   power                   150000 non-null  float649   kilometer               150000 non-null  float6410  notRepairedDamage       150000 non-null  int32  11  regionCode              150000 non-null  float6412  seller                  150000 non-null  float6413  offerType               150000 non-null  float6414  creatDate               150000 non-null  float6415  price                   150000 non-null  int64  16  v_0                     150000 non-null  float6417  v_1                     150000 non-null  float6418  v_2                     150000 non-null  float6419  v_3                     150000 non-null  float6420  v_4                     150000 non-null  float6421  v_5                     150000 non-null  float6422  v_6                     150000 non-null  float6423  v_7                     150000 non-null  float6424  v_8                     150000 non-null  float6425  v_9                     150000 non-null  float6426  v_10                    150000 non-null  float6427  v_11                    150000 non-null  float6428  v_12                    150000 non-null  float6429  v_13                    150000 non-null  float6430  v_14                    150000 non-null  float6431  city                    150000 non-null  int32  32  used_time               150000 non-null  float6433  brand_amount            150000 non-null  float6434  price_max_GBYbrand      150000 non-null  float6435  price_median_GBYbrand   150000 non-null  float6436  price_min_GBYbrand      150000 non-null  float6437  price_sum_GBYbrand      150000 non-null  float6438  price_std_GBYbrand      150000 non-null  float6439  price_average_GBYbrand  150000 non-null  float6440  power_bin               150000 non-null  float64

# 2.10、数据规范化

catcols2LabelEncoder： 7 ['model', 'bodyType', 'fuelType', 'gearbox', 'notRepairedDamage', 'city', 'power_bin']
LEDict {'model': {'0.0': 0, '1.0': 1, '10.0': 2, '100.0': 3, '101.0': 4, …… '93.0': 241, '94.0': 242, '95.0': 243, '96.0': 244, '97.0': 245, '98.0': 246, '99.0': 247, 'missing': 248}, 
'bodyType': {'0.0': 0, '1.0': 1, '2.0': 2, '3.0': 3, '4.0': 4, '5.0': 5, '6.0': 6, '7.0': 7, 'missing': 8}, 
'fuelType': {'0.0': 0, '1.0': 1, '2.0': 2, '3.0': 3, '4.0': 4, '5.0': 5, '6.0': 6, 'missing': 7}, 
'gearbox': {'0.0': 0, '1.0': 1, 'missing': 2}, 
'notRepairedDamage': {'0.0': 0, '1.0': 1}, 
'city': {'1': 0, '2': 1, '3': 2, '4': 3, '5': 4, '6': 5, '7': 6, '8': 7, 'missing': 8}, 
'power_bin': {'0.0': 0, '1.0': 1, '10.0': 2, '11.0': 3, '12.0': 4, '13.0': 5, '14.0': 6, '15.0': 7, '16.0': 8, '17.0': 9, '18.0': 10, '19.0': 11, '2.0': 12, '20.0': 13, '21.0': 14, '22.0': 15, '23.0': 16, '24.0': 17, '25.0': 18, '26.0': 19, '27.0': 20, '28.0': 21, '29.0': 22, '3.0': 23, '4.0': 24, '5.0': 25, '6.0': 26, '7.0': 27, '8.0': 28, '9.0': 29, 'missing': 30}}

after Encoder NoneSaleID      name  ...  price_average_GBYbrand  power_bin
0       0.000000  0.003740  ...                0.073848          0
1       0.000007  0.011493  ...                0.234956          4
2       0.000013  0.075575  ...                0.251439          3
3       0.000020  0.365145  ...                0.212120          3
4       0.000027  0.564396  ...                0.065144          0
...          ...       ...  ...                     ...        ...
149995  0.999973  0.833171  ...                0.212120          3
149996  0.999980  0.937621  ...                0.100505          2
149997  0.999987  0.749888  ...                0.100505          1
149998  0.999993  0.233253  ...                0.212120          3
149999  1.000000  0.902750  ...                0.135830          3

# 2.11、定义入模特征

# 2.11.1、删除特征

# 2.11.2、特征筛选

# T2、包裹式wrapper

k_featurenames ('bodyType', 'gearbox', 'kilometer', 'v_0', 'v_3', 'v_7', 'v_14', 'used_time', 'price_average_GBYbrand', 'power_bin')

# T3、嵌入式Embedded(最常用)

LiR_MSE: 15993321.471365392
LiR_R2: 0.7057326262665655
intercept: -480467.6143789641
coef: [('v_5', 547248.1399627327), ('v_6', 517106.21250813385), ('v_7', 497333.878927629), ('v_10', 365570.90980079107), ('v_11', 171543.6146836947), ('v_8', 164227.00112090845), ('v_9', 128578.71403340848), ('power', 48863.6068485829), ('v_4', 43508.82539409367), ('v_14', 19828.850095900943), ('price_average_GBYbrand', 10572.754737316918), ('brand_amount', 6968.85289671065), ('price_median_GBYbrand', 6595.631072990875), ('price_max_GBYbrand', 2237.7971368071658), ('price_std_GBYbrand', 956.376637996673), ('gearbox', 679.4055026736423), ('used_time', 387.4132818355945), ('power_bin', 291.5175148434141), ('bodyType', 217.02045635721151), ('model', -2.4899364779927495), ('city', -10.258028861593232), ('notRepairedDamage', -20.486887939604173), ('fuelType', -24.736780561186862), ('price_min_GBYbrand', -3762.1215956763376), ('kilometer', -4299.815762643461), ('price_sum_GBYbrand', -6953.314648619096), ('v_0', -67643.70870061051), ('v_2', -142475.32076890446), ('v_13', -148508.8116222008), ('v_3', -276643.4143410439), ('v_12', -303764.0882419921), ('v_1', -379287.1351181704)]

# 选取少量样本数据的单个特征分析模型的预测与真实标签的分布差异

# 2.12、导出入模数据集

model	brand	bodyType	fuelType	gearbox	power	kilometer	notRepairedDamage	price	v_0	v_1	v_2	v_3	v_4	v_5	v_6	v_7	v_8	v_9	v_10	v_11	v_12	v_13	v_14	city	used_time	brand_amount	price_max_GBYbrand	price_median_GBYbrand	price_min_GBYbrand	price_sum_GBYbrand	price_std_GBYbrand	price_average_GBYbrand	power_bin
172	0.153846154	1	0	0	0.003106877	0.827586207	0	1850	0.590595856	0.711260858	0.192329457	0.550783711	0.49208436	0.807556985	0.673547173	0.092209629	0.141900787	0.437465451	0.292047846	0.343037207	0.307345583	0.323443384	0.49071564	0	0.470440114	0.324362111	0.587029733	0.029269972	0.002063983	0.211594546	0.186944095	0.073847955	0
183	0.025641026	2	0	0	0	1	0	3600	0.679716245	0.820573785	0.196059042	0.505302185	0.262857081	0.907274422	0.799127704	0.09660986	0.165416289	0.092382489	0.19826575	0.314003614	0.366540781	0.158887319	0.446701089	3	0.511167068	0.438022306	0.998980422	0.191081267	0.004127967	0.734020942	0.399306567	0.234956097	4
19	0.384615385	1	0	0	0.008440348	0.827586207	0	6222	0.710517994	0.785077631	0.246326649	0.366413622	0.300846812	0.861471263	0.758899638	0.117548023	0.386668675	0.12152758	0.200762016	0.301993289	0.477060408	0.217050409	0.415429397	1	0.470111671	0.046042388	0.433578101	0.259986226	0.091847265	0.082280125	0.22063358	0.251439007	3
12	0.256410256	0	0	1	0.009993786	1	0	2400	0.69720671	0.756563426	0.188038118	0.476284942	0.190861388	0.939881251	0.728439962	0.086810868	0.207689175	0	0.216425071	0.280759589	0.389047154	0.112115708	0.399070505	8	0.770418218	0.452480061	0.979412764	0.153236915	0.004127967	0.692603009	0.382034156	0.2121201	3
14	0.128205128	1	0	0	0.003521127	0.310344828	0	5200	0.637534583	0.544686477	0.214532645	0.332976348	0.590557679	0.781377111	0.483458255	0.06539832	0.490197784	0.545516459	0.337834311	0.265369968	0.450057777	0.456712468	0.557057054	5	0.157981169	0.147945728	0.294544743	0.046487603	0.009287926	0.088308958	0.126353182	0.065143906	0

三、模型训练与验证

ML之R：通过数据预处理利用LiR/XGBoost等(特征重要性/交叉训练曲线可视化/线性和非线性算法对比/三种模型调参/三种模型融合)实现二手汽车产品交易价格回归预测之详细攻略

https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/129280091

这篇关于ML之R：通过数据预处理(缺失值/异常值/特殊值的处理/长尾转正态分布/目标log变换/柱形图-箱形图-小提琴图可视化/构造特征/特征筛选)利用算法实现二手汽车产品交易价格回归预测之详细攻略的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！